کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
228796 | 464850 | 2014 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Principal component analysis-artificial neural network and genetic algorithm optimization for removal of reactive orange 12 by copper sulfide nanoparticles-activated carbon
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل مولفه اصلی - شبکه عصبی مصنوعی و بهینه سازی الگوریتم ژنتیک برای حذف پرتقال واکنشی 12 توسط کربن فعال نانوذرات مس سولفید
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
جذب، نانوذرات سولفید مس، کربن فعال، مدل سازی، شبکه عصبی مصنوعی، پرتقال واکنش دهنده 12
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
مهندسی شیمی (عمومی)
چکیده انگلیسی
In this study a green approach described for the synthesis of copper sulfide nanoparticles loaded on activated carbon (CuS-NP-AC) and usability of it for the removal of reactive orange 12 (RO-12). This material was characterized using instruments such as scanning electron microscopy (SEM) and X-ray diffraction (XRD). The effects of variables were optimized using Principal component analysis-artificial neural network (PCA-ANN). Fitting the experimental equilibrium data shows the suitability of the Langmuir isotherm. The small amount of proposed adsorbent (0.017 g) is applicable for successful removal of RO-12 (RE > 95%) in short time (31.09 min) with high adsorption capacity (96.9 mg g−1)
Figure optionsDownload as PowerPoint slide
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Industrial and Engineering Chemistry - Volume 20, Issue 3, 25 May 2014, Pages 787–795
Journal: Journal of Industrial and Engineering Chemistry - Volume 20, Issue 3, 25 May 2014, Pages 787–795
نویسندگان
M. Ghaedi, A.M. Ghaedi, F. Abdi, M. Roosta, R. Sahraei, A. Daneshfar,